過去幾年，因為新需求的誕生，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做芯片已經(jīng)不是什么新聞了。日前，Amazon在發(fā)布新一代Echo的時候，就帶來了其新款的定制芯片——AZ1神經(jīng)邊緣處理器。

“在處理中，時間很重要，” Amazon Echo副總裁Miriam Daniel在亞馬遜的設(shè)備和服務(wù)團隊主辦的虛擬活動中說。她解釋說：“想象一下，要求Alexa打開燈，如果有延遲，這會很抓狂。” “我們的團隊非常努力地將Alexa的響應(yīng)時間削減了數(shù)百毫秒的時間”。她接著說。

這是通過他們的新的AZ1神經(jīng)邊緣處理器，一個專門用于在邊緣運行機器學(xué)習(xí)算法的新芯片實現(xiàn)的。它與在AZ1上運行的新的神經(jīng)語音識別模型配合使用。

亞馬遜高管表示， AZ1神經(jīng)邊緣處理器是與半導(dǎo)體制造商聯(lián)發(fā)科技（MediaTek Inc.）合作開發(fā)的一部分。通過本地處理語音命令，它將使Echo能夠更快地回答用戶問題。早期的智能揚聲器必須將語音命令發(fā)送到云進行處理，然后等待結(jié)果返回，但這會延遲Alexa的響應(yīng)。

該公司的工程師對芯片進行了重大設(shè)計改進，以促進性能提升。AZ1被描述為能夠以二十分之一的功耗為語音處理任務(wù)提供亞馬遜上一代芯片兩倍的性能。而且，它的內(nèi)存使用量降低了85％，這進一步有助于提高硬件效率。

亞馬遜可以利用Echo的新功能在本地處理語音命令，從而為離線使用提供更好的支持。由于不必將請求發(fā)送到云進行處理，因此AZ1芯片理論上可以使智能揚聲器即使在連接混亂或無連接的環(huán)境中也能正常工作。

語音助手在消費者中的廣泛采用也導(dǎo)致了除亞馬遜以外的其他消費設(shè)備制造商將AI語音處理硬件列為優(yōu)先事項。例如，Google LLC的最新Pixel 4智能手機裝有一個名為Neural Core的芯片，該芯片可以在本地運行語音識別算法。反過來，蘋果公司（Apple Inc.）最近推出了帶有AI模塊的新iPad Air，其AI模塊的速度是平板電腦先前版本中的兩倍。

亞馬遜的芯片布局

亞馬遜自研芯片要追溯到2015年，彼時亞馬遜與AMD合作開發(fā)64位Arm服務(wù)器處理器，用于亞馬遜的數(shù)據(jù)中心。AMD還在2016年推出了與亞馬遜合作的Arm芯片，代號“西雅圖”的Opteron A1100處理器，但后來亞馬遜退出了與AMD的合作。

還是在2015年，亞馬遜轉(zhuǎn)而斥資3.5億美元收購了芯片廠商Annapurna Labs，這可以說是亞馬遜在終端芯片的一次布局。作為全球最大的電商和云服務(wù)提供商，亞馬遜過去幾年一直在為其數(shù)據(jù)中心中的數(shù)百萬臺服務(wù)器研發(fā)芯片。

到了2017年年底，亞馬遜斥資9，000萬美元低調(diào)收購安全監(jiān)視器供應(yīng)商Blink，這被認為是亞馬遜在芯片行動上的提速。亞馬遜看中了Blink的省電芯片，打算用于旗下各種物聯(lián)網(wǎng)（IoT）裝置，包括Cloud Cam、Echo智能音響等。

進入2018年，亞馬遜則終于開始發(fā)布自家的芯片。2018年11月，亞馬遜在美國發(fā)布機器學(xué)習(xí)芯片AWS Inferentia，AWS Inferentia是一款機器學(xué)習(xí)推理芯片，支持TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，以及使用ONNX格式的模型。不過亞馬遜并不打算直接向用戶銷售這款芯片。

2018年12月， 亞馬遜 推出首款自研Arm架構(gòu)云服務(wù)器CPU Graviton，目標直指英特爾。Graviton的問世顯示出亞馬遜AWS想要擺脫英特爾的決心。

2019年1月，據(jù)外媒彭博社透露，亞馬遜旗下的AWS與三星風(fēng)險投資、Avery Dennison共同參與了無線技術(shù)公司W(wǎng)iliot公司價值 3000萬美元的B輪投資。2018年11初，亞馬遜攜手英特爾，微軟和美國明石風(fēng)投投資了AI芯片初創(chuàng)公司Syntiant。這一系列的投資和自研動作，都顯示著亞馬遜正在由“軟”向“硬”演變。

數(shù)十年來計算機和服務(wù)器都使用的是英特爾的CPU，但如今亞馬遜自研芯片的成功，不但讓該公司有了更多的選擇，另一方面也助力亞馬遜提升了自己與英特爾議價的能力。隨著亞馬遜在芯片領(lǐng)域的自力更生，其供應(yīng)商英特爾的日子也開始逐漸松動起來。
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